如何阅读PyTorch文档及常见PyTorch错误

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如何阅读PyTorch文档及常见PyTorch错误

PyTorch文档查看https://pytorch.org/docs/stable/

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torch.nn -> 定义神经网络
torch.optim -> 优化算法
torch.utils.data -> 数据加载 dataset, dataloader类

阅读PyTorch文档示例

以torch.max为例

有些函数对不同的输入有不同的行为

Parameters（位置参数）：不需要指定参数的名称

Keyword Arguments（关键字参数）：必须指定参数的名称

他们通过 * 隔开

带默认值的参数：有些参数有默认值(keepdim=False)，所以传递这个参数的值是可选的

三种torch.max的不同输入

返回整个张量的最大值(torch.max(input) → Tensor)

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# 1. max of entire tensor (torch.max(input) → Tensor)
m = torch.max(x)
print(m)

沿一个维度的最大值 (torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → (Tensor, LongTensor))

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# 2. max along a dimension (torch.max(input, dim, keepdim=False, *, out=None) → (Tensor, LongTensor))
m, idx = torch.max(x,0)
print(m)
print(idx)

位置参数可以不指定参数的名字，关键字参数必须指定参数名字。以 * 隔开，（位置参数 * 关键字参数）

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# 2-2 位置参数可以不指定参数的名字，关键字参数必须指定参数名字。以 * 隔开，（位置参数 * 关键字参数）
m, idx = torch.max(input=x,dim=0)
print(m)
print(idx)

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# 2-3
m, idx = torch.max(x,0,False)
print(m)
print(idx)

# 2-4
m, idx = torch.max(x,dim=0,keepdim=True)
print(m)
print(idx)

# 2-5
p = (m,idx)
torch.max(x,0,False,out=p)
print(p[0])
print(p[1])

位置参数可以不指定参数的名字，关键字参数必须指定参数名字。

两个张量上的选择最大的(torch.max(input, other, *, out=None) → Tensor)

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# 3. max(choose max) operators on two tensors (torch.max(input, other, *, out=None) → Tensor)
t = torch.max(x,y)
print(t)

常见Pytorch错误

Tensor在不同设备上

报错信息：RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices, cpu and cuda:0! (when checking argument for argument mat2 in method wrapper_mm)

解决方案：将张量移动到GPU

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# 1. different device error (fixed)
x = torch.randn(5).to("cuda:0")
y = model(x)
print(y.shape)

维度不匹配

报错信息：RuntimeError: The size of tensor a (5) must match the size of tensor b (4) at non-singleton dimension 1

解决办法：张量的形状不正确，使用transpose,squeeze, unsqueeze来对齐尺寸

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# 2. mismatched dimensions error 1 (fixed by transpose)
y = y.transpose(0,1)
z = x + y
print(z.shape)

cuda内存不足

报错信息：RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 7.27 GiB (GPU 0; 4.00 GiB total capacity; 8.67 GiB already allocated; 0 bytes free; 8.69 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

解决方法：数据的批量大小太大，无法装入GPU。减小批量大小。如果对数据进行迭代(batch size = 1)，问题就会得到解决。你也可以使用DataLoader

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# 3. cuda out of memory error (fixed, but it might take some time to execute)
for d in data:
	out = resnet18(d.to("cuda:0").unsqueeze(0))
print(out.shape)

张量类型不匹配

报错信息：RuntimeError: expected scalar type Long but found Float

解决方法：标签张量类型必须是Long，将其转换为"long"以解决此问题

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# 4. mismatched tensor type (fixed)
labels = labels.long()
lossval = L(outs,labels)
print(lossval)

参考

torch.max --- PyTorch 2.4 documentation

Hongyi_Lee_dl_homeworks/Warmup/Pytorch_Tutorial_2.pdf at master · huaiyuechusan/Hongyi_Lee_dl_homeworks (github.com)

orial_2.pdf at master · huaiyuechusan/Hongyi_Lee_dl_homeworks (github.com)](https://github.com/huaiyuechusan/Hongyi_Lee_dl_homeworks/blob/master/Warmup/Pytorch_Tutorial_2.pdf)